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Reconhecimento Facial Baseado em Eigenfaces e na PCA com Múltiplos Thresholds PowerPoint PPT Presentation


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Universidade de Brasília IE – Departamento de Ciência da Computação. Reconhecimento Facial Baseado em Eigenfaces e na PCA com Múltiplos Thresholds. Por PAULO QUINTILIANO DA SILVA Orientador: Prof. Dr. ANTÔNIO NUNO DE CASTRO SANTA ROSA.

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Reconhecimento Facial Baseado em Eigenfaces e na PCA com Múltiplos Thresholds

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Presentation Transcript


Reconhecimento facial baseado em eigenfaces e na pca com m ltiplos thresholds

Universidade de Brasília

IE – Departamento de Ciência da Computação

  • Reconhecimento Facial Baseado em Eigenfaces e na PCA com Múltiplos Thresholds

  • Por

  • PAULO QUINTILIANO DA SILVA

  • Orientador: Prof. Dr. ANTÔNIO NUNO DE CASTRO SANTA ROSA


  • Reconhecimento facial baseado em eigenfaces e na pca com m ltiplos thresholds

    • Papel do Reconhecimento Facial

    • O relacionamento entre as pessoas está baseado no Reconhecimento Facial

    02


    Reconhecimento facial baseado em eigenfaces e na pca com m ltiplos thresholds

    • Histórico do Reconhecimento Facial

    • Em 1878, Sir Francis Galton escreveu artigo apresentando a sua Composite Portraiture

    03


    Reconhecimento facial baseado em eigenfaces e na pca com m ltiplos thresholds

    A idéia de comparação de medidas de Galton é utilizada em pesquisas atuais na Ciência da Computação

    04


    Reconhecimento facial baseado em eigenfaces e na pca com m ltiplos thresholds

    • Objetivos deste trabalho

  • Modelo de Reconhecimento Facial, baseado na PCA e nas eigenfaces

  • Projeção da face questionada no espaço de faces

  • O Reconhecimento Facial é determinado pela mínima distância euclideana dentro do threshold de uma classe

  • 05


    Reconhecimento facial baseado em eigenfaces e na pca com m ltiplos thresholds

    BIOMETRIA

    06


    Reconhecimento facial baseado em eigenfaces e na pca com m ltiplos thresholds

    Biometria

    • Definição

    • Histórico

    • Princípio do Threshold

    • O corpo é a própria chave

    • Aplicações

    • Qual sistema de biometria é o melhor?

    07


    Reconhecimento facial baseado em eigenfaces e na pca com m ltiplos thresholds

    • Reconhec. Facial na Psicologia

    • Níveis do reconhecimento da face:

      • Reconhecimento em nível de entrada; e

      • Reconhecimento do em nível subordinado

    • O cérebro tem regiões específicas para o Reconhecimento Facial

    08


    Reconhecimento facial baseado em eigenfaces e na pca com m ltiplos thresholds

    • Etapas do Reconhecimento Facial

    • Representação Facial

      • Template-based

      • Feature-based

      • Appearance-based

    • Detecção Facial

    • Reconhecimento Facial

    09


    Reconhecimento facial baseado em eigenfaces e na pca com m ltiplos thresholds

    • Fatores que interferem no desempenho do RF

      • Expressões Faciais

      • Iluminação inadequada

      • Disfarces

      • Escala

      • Posição da Face

    10


    Reconhecimento facial baseado em eigenfaces e na pca com m ltiplos thresholds

    Expressões Faciais

    Iluminação inadequada

    11


    Reconhecimento facial baseado em eigenfaces e na pca com m ltiplos thresholds

    Disfarces

    Escala

    12


    Reconhecimento facial baseado em eigenfaces e na pca com m ltiplos thresholds

    Posição da Face

    13


    Reconhecimento facial baseado em eigenfaces e na pca com m ltiplos thresholds

    • Técnicas Utilizadas no RFA

    • Uso das Características Geométricas da Face

    • Uso de templates

    • Redes Neurais Artificiais

    • Hidden Markov Models

    • Eigenfaces

    14


    Reconhecimento facial baseado em eigenfaces e na pca com m ltiplos thresholds

    Banco de Dados de Faces utilizado para avaliação

    • The Yale Face DataBase

    • 15 classes

    • 11 imagens p/classe: centerlight, withglasses, happy, leftlight, noglasses, normal, rightlight, sad, sleepy, surprised e wink

    15


    Reconhecimento facial baseado em eigenfaces e na pca com m ltiplos thresholds

    Banco de Dados de Faces

    16


    Reconhecimento facial baseado em eigenfaces e na pca com m ltiplos thresholds

    • Modelo Proposto para o Reconhe- cimento Facial Automático

    • Baseia-se na PCA e nas eigenfaces,autovalores e autovetores.

    • projeção da face questionada no espaço das eigenfaces.

    • Encontra a distância euclideana mínima dentro do threshold de uma classe

    17


    Reconhecimento facial baseado em eigenfaces e na pca com m ltiplos thresholds

    Implementação

    • Linguagem Matlab, versão 5.0

    • 10 mil linhas de fonte

    • Todas as imagens são submetidas aos algoritmos

    • Compaq Presario 5170, PII-350 MHz, 128 MB RAM

    • 30 minutos para a execução

    18


    Reconhecimento facial baseado em eigenfaces e na pca com m ltiplos thresholds

    Detecção Facial utilizada

    • Grande intervenção Manual

    19


    Reconhecimento facial baseado em eigenfaces e na pca com m ltiplos thresholds

    • Autovalores e Autovetores

    Autovalores  de W

    Autovetores de W

    Para

    20


    Reconhecimento facial baseado em eigenfaces e na pca com m ltiplos thresholds

    • As M imagens de faces são convertidas em vetores coluna

    • Calcula-se a Face Média

    21


    Reconhecimento facial baseado em eigenfaces e na pca com m ltiplos thresholds

    Face Média

    22


    Reconhecimento facial baseado em eigenfaces e na pca com m ltiplos thresholds

    23


    Reconhecimento facial baseado em eigenfaces e na pca com m ltiplos thresholds

    • Novo conjunto de imagens, “O Espaço ”, obtido da diferença entre as imagens originais e a face média.

    24


    Reconhecimento facial baseado em eigenfaces e na pca com m ltiplos thresholds

    Montagem da matriz A

    1

    2

    3

    4

    M

    25


    Reconhecimento facial baseado em eigenfaces e na pca com m ltiplos thresholds

    Montagem da matriz C

    1

    2

    3

    4

    26


    Reconhecimento facial baseado em eigenfaces e na pca com m ltiplos thresholds

    Montagem da matriz L

    1

    2

    3

    4

    M

    27


    Reconhecimento facial baseado em eigenfaces e na pca com m ltiplos thresholds

    Montagem da matriz V

    Autovetores da matriz L

    28


    Reconhecimento facial baseado em eigenfaces e na pca com m ltiplos thresholds

    Montagem da matriz U

    Autovetores da matriz C

    29


    Reconhecimento facial baseado em eigenfaces e na pca com m ltiplos thresholds

    Cálculo dos Autovetores de C

    30


    Reconhecimento facial baseado em eigenfaces e na pca com m ltiplos thresholds

    Cálculo dos Autovetores de C

    31


    Reconhecimento facial baseado em eigenfaces e na pca com m ltiplos thresholds

    Cálculo dos Autovetores de C

    Sejam

    e

    Será mostrado que

    é verdadeira.

    32


    Reconhecimento facial baseado em eigenfaces e na pca com m ltiplos thresholds

    Cálculo dos Autovetores de C

    Colocando-se em evidência os escalares d, teremos:

    Logo:

    33


    Reconhecimento facial baseado em eigenfaces e na pca com m ltiplos thresholds

    Treinamento do modelo de RF

    Imagens usadas: withglasses, happy, noglasses e sleepy.

    34


    Reconhecimento facial baseado em eigenfaces e na pca com m ltiplos thresholds

    Representação das faces a partir das eigenfaces

    2, 5, 10, 20, 30 e 50 maiores autovalores.

    Autovalores de 2, de 5, de 10, de 20, de 30 e de 50 até 128.

    35


    Reconhecimento facial baseado em eigenfaces e na pca com m ltiplos thresholds

    Reconhecimento de faces a partir das eigenfaces

    Cálculo da distância euclideana

    36


    Reconhecimento facial baseado em eigenfaces e na pca com m ltiplos thresholds

    Cálculos dos thresholds

    • Foram usados fatores k de 1 a 10

    • Uso dos autovetores com os maiores autovalores

    • Corte hard. Usando-se apenas os 5, 10, 20, 30 e 50 maiores autovalores

    37


    Reconhecimento facial baseado em eigenfaces e na pca com m ltiplos thresholds

    Tabela dos thresholds

    Ob.: Valores divididos por 1.0e+015

    38


    Reconhecimento facial baseado em eigenfaces e na pca com m ltiplos thresholds

    Resultados Obtidos

    Uso das 120 imagens bem iluminadas

    39


    Reconhecimento facial baseado em eigenfaces e na pca com m ltiplos thresholds

    Resultados Obtidos

    Uso de todas as 165 imagens

    40


    Reconhecimento facial baseado em eigenfaces e na pca com m ltiplos thresholds

    Técnicas de Simetrização

    • Melhora as condições de iluminação e a performance do algoritmo

    • Pode também ser usado em:

    • Imagens de faces semi-oclusas

    • Imagens de faces em perfil

    41


    Reconhecimento facial baseado em eigenfaces e na pca com m ltiplos thresholds

    Técnicas de Simetrização

    Simples

    (>=2/3)

    Média com a inversa

    (< 2/3)

    42


    Reconhecimento facial baseado em eigenfaces e na pca com m ltiplos thresholds

    Resultados da aplicação da Simetrização

    Ob.: Valores divididos por 1.0e+015

    43


    Reconhecimento facial baseado em eigenfaces e na pca com m ltiplos thresholds

    Resultados Obtidos

    Uso das 45 imagens com problemas de iluminação

    44


    Reconhecimento facial baseado em eigenfaces e na pca com m ltiplos thresholds

    Expansão das Eigenfaces em Eigenmouth e Eigennose

    45


    Reconhecimento facial baseado em eigenfaces e na pca com m ltiplos thresholds

    Expansão das Eigenfaces em Eigenmouth e Eigennose

    46


    Reconhecimento facial baseado em eigenfaces e na pca com m ltiplos thresholds

    Expansão das Eigenfaces em Eigeneyes (um olho)

    47


    Reconhecimento facial baseado em eigenfaces e na pca com m ltiplos thresholds

    Expansão das Eigenfaces em Eigeneyes (dois olhos)

    48


    Reconhecimento facial baseado em eigenfaces e na pca com m ltiplos thresholds

    N. Auto-vetores

    Erros

    Acertos

    1º lugar

    Acertos

    1º e 2º

    Acertos

    1º 2º 3º

    05

    17,50%

    50,00%

    75,00%

    82,50%

    10

    13,33%

    62,50%

    83,33%

    86,67%

    20

    14,16%

    65,00%

    83,33%

    85,83%

    30

    13,33%

    66,67%

    80,00%

    86,67%

    50

    15,00%

    69,17%

    80,83%

    85,00%

    Resultados Obtidos

    Eigenmouth e eigennose (120 imagens)

    49


    Reconhecimento facial baseado em eigenfaces e na pca com m ltiplos thresholds

    N. Auto-vetores

    Erros

    Acertos

    1º lugar

    Acertos

    1º e 2º

    Acertos

    1º 2º 3º

    05

    17,50%

    35,00%

    59,16%

    77,33%

    10

    13,33%

    50,83%

    68,33%

    84,17%

    20

    14,16%

    66,66%

    77,50%

    83,33%

    30

    13,33%

    74,17%

    80,00%

    84,17%

    50

    15,00%

    80,83%

    86,66%

    87,50%

    Resultados Obtidos

    Eigeneye esquerdo (120 imagens)

    50


    Reconhecimento facial baseado em eigenfaces e na pca com m ltiplos thresholds

    • Conclusão

    • O modelo é robusto no tratamento de imagens de faces bem iluminadas e com expressões faciais diversas

    • Dispensa considerações da geometria da face e distância entre os órgãos faciais

    • É sensível no tratamento de imagens obtidas em condições não controladas

    • Simetrização e Eigenfeatures

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    Reconhecimento facial baseado em eigenfaces e na pca com m ltiplos thresholds

    Publicações em Congressos e Periódicos Internacionais

    • “Pratical Procedures to Improve Face Recognition Based on Eigenfaces and Principal Component Analysis” (5 páginas) - Proceedings of 5th PRIA - Rússia, 2000

    • “Face Recognition Based on Eigenfaces and Symmetryzation” (17 páginas) - Periódico internacional PATTERN RECOGNITION AND IMAGE ANALYSIS - Rússia, 2001

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    Reconhecimento facial baseado em eigenfaces e na pca com m ltiplos thresholds

    Apresentação de Artigos em Congressos Internacionais

    • “Face Recognition Based on Eigenfaces with Multiple Thresholds” (8 páginas) - SPIE, San Jose/EUA, janeiro/2001

    • “Face Recognition Based on Eigeneyes, Eigennose, Eigenmouth and Eigenfaces” (9 páginas) - EVOIASP2001, Milan/Itália, abril/2001

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    Reconhecimento facial baseado em eigenfaces e na pca com m ltiplos thresholds

    Apresentação de Artigos em Congressos Internacionais

    • “Face Recognition Working with Half-Occluded Face Images Based on Eigenmouth, Eigennose and Eigeneyes with Multiple Thresholds” - Boston/EUA, outubro/2001

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